从瀑布对话框中的用户响应获取 Intent
Get Intent from user response in a waterfall dialog
我正在使用 LuisDialog。对于特定的意图,我有一个瀑布对话框来从用户那里获取信息。在这个过程中,我想用 LUIS 解析用户的 sentence/response。
luisDialog.on('orderItem', [
function (session, args) {
builder.Prompts.text(session, "Please enter your item ID:");
},
function (session, results) {
// parse user's response with LUIS
// User can text: "1245" or "my item ID is 1245"
// Need to get "1245" as item_number which is an entity in LUIS train model
}
]);
有什么方法可以达到这个目的吗?
不知道有没有办法直接用node.js做。但是,LUIS 有一个 REST 接口。这将使您能够调用该服务并手动处理返回的 JSON 以获得您需要的数据。
所以你可以打电话给
https://api.projectoxford.ai/luis/v1/application?id=applicationid&subscription-key=subscriptionkey&q=my
item ID is 1245
使用您选择的 REST 客户端。您将收到一个 JSON 响应,您可以处理该响应以提取您需要的数据。 applicationid 和 subscriptionkey 应替换为适合您的 Luis 模型的值
你可以这样做。
bot.dialog("/schedule", [
(session, args, next)=>{
builder.Prompts.text(session,"When do you prefer new appoitment");
},
(session,results,next)=>{
session.sendTyping();
builder.LuisRecognizer.recognize(results.response,model, (err,intents,entities)=>{
if(err){
console.log("Some error occurred in calling LUIS");
}
console.log(intents);
console.log("==================");
console.log(entities);
});
}
]);
我正在使用 LuisDialog。对于特定的意图,我有一个瀑布对话框来从用户那里获取信息。在这个过程中,我想用 LUIS 解析用户的 sentence/response。
luisDialog.on('orderItem', [
function (session, args) {
builder.Prompts.text(session, "Please enter your item ID:");
},
function (session, results) {
// parse user's response with LUIS
// User can text: "1245" or "my item ID is 1245"
// Need to get "1245" as item_number which is an entity in LUIS train model
}
]);
有什么方法可以达到这个目的吗?
不知道有没有办法直接用node.js做。但是,LUIS 有一个 REST 接口。这将使您能够调用该服务并手动处理返回的 JSON 以获得您需要的数据。
所以你可以打电话给
https://api.projectoxford.ai/luis/v1/application?id=applicationid&subscription-key=subscriptionkey&q=my item ID is 1245
使用您选择的 REST 客户端。您将收到一个 JSON 响应,您可以处理该响应以提取您需要的数据。 applicationid 和 subscriptionkey 应替换为适合您的 Luis 模型的值
你可以这样做。
bot.dialog("/schedule", [
(session, args, next)=>{
builder.Prompts.text(session,"When do you prefer new appoitment");
},
(session,results,next)=>{
session.sendTyping();
builder.LuisRecognizer.recognize(results.response,model, (err,intents,entities)=>{
if(err){
console.log("Some error occurred in calling LUIS");
}
console.log(intents);
console.log("==================");
console.log(entities);
});
}
]);